Integración de técnicas de personalización basadas en el comportaminto colaborativo del ser humano con interfaces de usuario inteligentes
- Autores: David Contreras Aguilar
- Directores de la Tesis: Maria Salamó Llorente (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat de Barcelona ( España ) en 2017
- Idioma: español
- Materias:
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- Resumen
Esta tesis está enfocada en la problemática asociada a la personalización de información para usuarios que interactúan con grandes volúmenes de información. En concreto, la tesis se centra en el estudio de los sistemas de recomendación basados en críticas como herramientas para ayudar a los usuarios en la búsqueda de productos o servicios. Los sistemas de recomendación basados en críticas permiten recoger información asociada a las preferencias del usuario a través de un proceso conversacional, en el cual el usuario puede realizar una retroalimentación a las recomendaciones recibidas.
Este tipo de técnica de recomendación en forma de diálogo cíclico, que caracteriza a los sistemas de recomendación basados en críticas, ha demostrado resultados satisfactorios en estudios previos orientados principalmente al dominio de comercio electrónico. Sin embargo, cuando un usuario en el mundo real se encuentra en una tienda física, tiene la posibilidad de interactuar con otros compradores. Aún más, hoy en día existen entornos virtuales colaborativos, la mayoría en tres dimensiones, donde los usuarios se pueden comunicar con otras personas y sentirse inmersos en un mundo virtual.
Considerando todo lo anterior, esta tesis se focaliza en aprovechar el comportamiento colaborativo de las personas para mejorar las recomendaciones de productos o servicios. En concreto, el objetivo de la tesis es definir e integrar nuevas técnicas de personalización con interfaces de usuario inteligentes, basadas en el comportamiento colaborativo del ser humano y en la información recogida de las interacciones de las personas tanto con la interfaz como con otros usuarios.
La tesis se divide en dos partes. En la primera parte, describo las nuevas técnicas de recomendación que incorporan información colaborativa. En la segunda parte, presento nuevas interfaces de usuario inteligentes implementadas en diferentes entornos de visualización y que integran las técnicas de recomendación propuestas en esta tesis.
Las nuevas técnicas de recomendación que propongo integran, por un lado, opiniones de los usuarios acerca de los productos, por otro lado, integran recomendaciones históricas de otros usuarios que han utilizado el sistema de recomendación previamente y finalmente integran avances de estudios previos que han demostrado mejorar los procesos de recomendación. Adicionalmente, propongo otras técnicas basadas en información colaborativa instantánea que se puede obtener de parte del sistema de recomendación, como también de otros usuarios que están utilizando el sistema en el mismo momento.
Las interfaces de usuario inteligentes que propongo se basan en entornos de visualización en 2D y 3D. En primer lugar, propongo un framework basado en un entorno web en dos dimensiones que permite integrar técnicas basadas en información proveniente de opiniones y recomendaciones históricas de otros usuarios. En segundo lugar, propongo un framework basado en un entorno virtual colaborativo en tres dimensiones que permite integrar técnicas basadas en información colaborativa que se genera por la interacción de los usuarios dentro del entorno virtual.
Para la evaluación de las técnicas de recomendación utilizo un simulador que por medio de un “usuario artificial” permite evaluar el funcionamiento de las técnicas de recomendación. Adicionalmente, para los frameworks que implementan las interfaces de usuario inteligentes, he realizado evaluaciones con usuarios reales.
El análisis de los resultados obtenidos mediante las evaluaciones con el simulador y con los usuarios reales, revela que tanto las nuevas técnicas propuestas, como las interfaces de usuario inteligentes obtienen resultados muy satisfactorios, los cuales superan significativamente a los resultados obtenidos con técnicas de recomendación de estudios previos. Es necesario destacar, que todos los resultados han sido corroborados por métodos estadísticos.
De acuerdo a los resultados obtenidos, concluyo que la incorporación de información colaborativa en nuevas técnicas de recomendación favorece la eficiencia y eficacia de los sistemas de recomendación basados en críticas. Además, las nuevas interfaces de usuario inteligentes propuestas en esta tesis, representan un avance en el desarrollo de interfaces de usuario para sistemas de recomendación basados en críticas. Estas interfaces aparte de favorecer la integración de técnicas de recomendación colaborativa, mejoran la experiencia de los usuarios durante las sesiones de recomendación, lo cual es corroborado por los usuarios que participaron en los experimentos.
